[發(fā)明專利]基于CMOS芯片和ZYNQ體系的智能相機(jī)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011251121.5
• 申請日: 2020-11-11
• 公開（公告）號: CN112351181A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孟明輝;周傳德;趙珍祥;高曉飛;朱志強(qiáng);張曼
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶科技學(xué)院
• 主分類號: H04N5/225
• 分類號: H04N5/225;H04N5/232;G06T7/12;G06K9/62
• 代理公司: 重慶蘊(yùn)博君晟知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50223
• 代理人: 韓慧芳

1.一種基于CMOS芯片和ZYNQ體系的智能相機(jī)，其特征在于，包括，

ZYNQ平臺，CMOS傳感器；

所述ZYNQ平臺包括FPGA硬件單元和ARM硬件單元；

所述FPGA硬件單元包括視頻采集模塊和視頻預(yù)處理模塊；

所述視頻采集模塊通過所述CMOS傳感器獲取視頻信號信息并發(fā)送至視頻預(yù)處理模塊，所述視頻預(yù)處理模塊將處理后的視頻信號發(fā)送至ARM硬件單元；

所述ARM硬件單元運(yùn)行l(wèi)inux操作系統(tǒng)，所述linxu操作系統(tǒng)中安裝設(shè)置有應(yīng)用層視頻圖像處理模塊。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于CMOS芯片和ZYNQ體系的智能相機(jī)，其特征在于，所述應(yīng)用層視頻圖像處理模塊執(zhí)行基于模板匹配目標(biāo)查找算法，

所述基于模板匹配目標(biāo)查找算法包括以下步驟，

圖像預(yù)處理步驟:

其中f(x,y)是預(yù)處理的圖像；θ是當(dāng)前像素(m,n)的一個局部鄰域，單邊留函數(shù)u存在逆函數(shù)u^-1，a(i,j)是加權(quán)系數(shù)，g(i,j)是輸入的圖像；

模板匹配步驟:

S(m,n)為模板圖像，M、N為模板圖像的維度，f(m,n)為f(x,y)圖像中和模板圖像一樣大小的子圖像，D(x,y)為匹配錯誤的度量；

幾何變換步驟:

將模板圖像經(jīng)幾何變換映射到處理圖像后的所在位置，

T為矢量函數(shù),(x,y)為模板圖像的像素坐標(biāo)，(x′,y′)為轉(zhuǎn)換后的在處理圖像中的像素新坐標(biāo)。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于CMOS芯片和ZYNQ體系的智能相機(jī)，其特征在于，應(yīng)用層視頻圖像處理模塊執(zhí)行邊緣提取分割算法，

所述邊緣提取分割算法包括以下步驟,

邊緣提取步驟：

首先將圖像與尺度為σ的高斯函數(shù)作卷積，

其次對圖像中的每個像素，估計(jì)局部邊緣的法向n，

再次找到邊緣位置，

再次計(jì)算邊緣強(qiáng)度，

最后對邊緣圖像作滯后閾值化處理，消除虛假響應(yīng)，并用特征綜合方法，收集來自多尺度的最終的邊緣信息，

其中F表示圖像，x和y表示像素的坐標(biāo)；

均勻移位不連續(xù)性保持濾波步驟：

首先對于每個圖像像素Xi,初始化步數(shù)j＝1,Y_(i,1)＝X_i，其次計(jì)算Y_(i,j+1),直到收斂于Y_(i,con)，最后定義濾波后的像素值即在處的濾波后的像素值被賦值為收斂點(diǎn)的像素的圖像值，i表示像素的編號，Z_i為每個圖像的像素；

均值移位圖像分割步驟：

首先采用均值移位不連續(xù)性保持濾波，保持有關(guān)每個d維收斂點(diǎn)的所有信息，其次將所有Z_i按照在空域用核Hs和在值域用核Hr聚類得到{Cp}p＝1,...,m,其中Hs代表空域的大小、Hr代表值域的大小，最后給每個點(diǎn)i賦值L_i＝{p|Z_i∈C_p},i＝1,...,n，并消除小于p個像素的區(qū)域，其中m為自然數(shù)，Cp為收斂點(diǎn)的吸引域，p和d表示圖像的空間維度。